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SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能(matlab实现),包含源代码和测试数据
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为了进一步提高捕获图像细节的能力,提高运算效率,提出一种改进型NSST变换,采用冗余提升不可分离小波替换经典NSST中的非下采样金字塔分解.针对改进型NSST分解得到的不同子带,对低频子 带选用区域能量和融合规则,高频子带选用简化型PCNN融合规则,提出基于改进型NSST的图像融合方法.实验结果表明,所提出的方法在主观视觉评价和客观指标评价中具有很大优势.
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